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搜索资源列表

  1. House-Price-Predictor:实施了多元线性回归模型来预测房价-源码

  2. 房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42138788

  1. house-prices:房屋价格（Python）-源码

  2. 房屋价格 房屋价格（Python） 在这个项目中，我将使用Kaggle的房价数据集来开发预测模型。 目的是演示数据科学项目生命周期的四个步骤：定义，发现，开发和部署。 我将建立一些监督的机器学习模型并评估其性能。 工作正在进行中...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42175516

  1. 房屋价格预测：采用L2正则化的线性回归-源码

  2. 房屋价格预测 内容 客观的： 使用L2正则化构建线性回归，该线性回归可用于基于一组功能来预测房屋的价格。 深入了解学习率和正则化超参数对模型性能的影响。 数据： 该数据集由2014年5月至2015年5月之间售出房屋的历史数据组成，其中有两个数据文件：培训（10,000个示例）和开发（5597个示例） 该数据集由23个特征（包括虚拟对象）组成。 最后一个是预测目标。 变量说明数据类型 虚拟[数字]：1 id [数字]：房屋符号 date [string]：日期房屋已售出。 分为3类：每月

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42118011

  1. Udacity-Capstone-房屋价格预测-使用Azure-ML-源码

  2. 房屋价格：先进的回归技术 项目目标：根据房屋功能预测房屋价格。 如果您是房屋的购买者或卖方，但您不知道房屋的确切价格，那么监督型机器学习回归算法可以帮助您预测仅提供目标房屋功能的房屋价格。 预测每所房屋的销售价格是我的工作。 对于测试集中的每个ID，我必须预测SalePrice变量的值。 *指标提交的值是根据预测值的对数与观察到的销售价格的对数之间的均方根误差（RMSE）进行评估的。 （记录日志意味着预测昂贵房屋和廉价房屋的错误将同等地影响结果。） 项目设置与安装 可选：如果您的项目有任何特殊

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：451584
    • 提供者：weixin_42126865

  1. 房屋价格预测-竞争竞争：提前进行房屋价格预测-Kaggle Competition-源码

  2. 房屋价格预测---笑嘻嘻的竞争 MSSubClass：标识出售中涉及的住宅类型。 20 1-STORY 1946 & NEWER ALL STYLES 30 1-STORY 1945 & OLDER 40 1-STORY W/FINISHED ATTIC ALL AGES 45 1-1/2 STORY - UNFINISHED ALL AGES 50 1-1/2 STORY FINISHED ALL AGES 60 2-STORY 1946 & N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 房屋价格预测：在此回购中，我和我的团队将分析kaggle房屋价格数据集，以提供有关市场的见解并预测未来价格-源码

  2. 介绍 此回购包含用于业务洞察和价格预测的代码 团队： 奇特拉·莎拉珊德拉（Chitra Sharathchandra） 丹麦清酒 道格拉斯·皮萨克（Douglas Pizac） 加比·韦格拉斯（Gabi Hueglas）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121905

  1. 房屋价格预测-阿姆斯：试图做套索+多项式特征-源码

  2. 房屋价格预测 学分： : 概括： 数据读取和EDA我已读取数据并执行了基本的EDA以获得洞察力。 已检查重复的行。所有预测变量与目标变量的散点图将显示线性/非线性的存在。 热图显示没有目标变量的最相关的特征。 我们检查这些变量以及目标变量中是否存在偏斜。 稍后我们将对它们应用log和boxcox转换。 数据清理我参考了以下有关特征工程的资源已根据文档删除了异常值，但保留了大多数异常值以最大程度地减少数据丢失。 再次在文档之后，缺失值已被替换为单独的类别或被替换为零。 目标变量是对数转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42168265

  1. KC-房屋-销售-价格-推断模型：建立金县房屋销售价格的多元线性回归推断模型-源码

  2. 预测金县的房屋销售价格 目的：使用给定的数据集（致力于此回购）建立并运行多元线性回归模型，以预测金县的房屋销售价格。 博客： ： 回购内容 Python模块（在“ module2_scr ipts”文件夹中） formatter.py-包含检查原始数据格式并执行数据重新格式化的功能。 spacer.py-包含将变量拆分和分类到各自类别（即从属，连续，分类，二进制等）的功能。 cleaner.py-包含用于显示有关数据清理的数据诊断报告并执行清理操作的功能。 preprocessor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 房屋价格预测-ML-Hackaton：使用具有相关热图，PCA和随机森林回归的特征选择进行房屋价格预测-源码

  2. 房屋价格预测-ML-Hackaton：使用具有相关热图，PCA和随机森林回归的特征选择进行房屋价格预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42118770

  1. 南湾区房屋价格分析及建议-源码

  2. 南湾区房屋价格分析及建议 关于数据集的简介： 在本练习中，将分析硅谷城市和社区的库存数据，住房供求数据以及学校，饭店等。 目标：预测硅谷多个城市的未来房价，并建议投资机会。 数据处理与特征工程： 由于存在多个类别和数值变量，因此数据集在数据操作和特征工程方面提出了巨大的挑战。 评估指标： RMSE：预测值的对数与观察到的房价之间的均方根误差（RMSE）将用于评估模型的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42099755

  1. 房屋价格-源码

  2. 房屋价格：先进的回归技术可以预测销售价格，并进行特征工程，RF和梯度提升 这个项目是在kaggle中提出的，其目标是建立一个评分较高的机器学习系统，以预测测试集中房屋的价格。 这是链接： : 我第一次用拉索回归器解决了这个问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 房屋价格预测：房屋价格预测-源码

  2. 房屋价格预测 艾姆斯住房数据集摘自kaggle竞赛。 该项目的目的是预测Boston Housing Dataset中房屋的房价。 提供了两个文件，即训练和测试，并且要估计测试数据的价格。 在这里，我已使用XGBoost进行预测。 感谢Krish Naik制作了这些精彩的视频，以帮助他们理解和实施房价预测。 稍后，我将添加探索性数据分析，并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤 加载数据中 数据探索2.1具有空值的特征2.2数值特征 2.2.1 Year Fea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099906

  1. 房屋价格预测：使用机器学习进行房屋价格预测-源码

  2. 房屋价格预测：使用机器学习进行房屋价格预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42133452

  1. 房屋价格预测：所有价格预测笔记本-源码

  2. 房屋价格预测 所有价格预测笔记本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：182272
    • 提供者：weixin_42124497

  1. 波士顿房屋价格预测使用回归：用于波士顿房屋价格预测的机器学习网络应用-源码

  2. 波士顿房屋价格预测使用回归 这是一个使用波士顿住房数据集的预测房价的应用机器学习项目。 文件夹“笔记本”包含文件linearRegression.ipynb，pymachineproject.ipynb，RandomForrestRegressor.ipynb。 这些Jupyter Notebook文件包含预处理后在波士顿房屋数据集上分别用于训练，评估和最终测试机器学习模型“线性回归”，“ XGBoost回归”，“ Randomforrest回归”所需的全部代码。 File app.py包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：985088
    • 提供者：weixin_42140625

  1. 梯度提升房屋价格预测：该项目将基于从``https：//www.kaggle.comchouse-prices-advanced-regression下载的“ IOWA房屋价格”数据集创建并测试ML模型，以预测房价-techniquesda

  2. 梯度提升房屋价格预测：该项目将基于从``https：//www.kaggle.comchouse-prices-advanced-regression下载的“ IOWA房屋价格”数据集创建并测试ML模型，以预测房价-techniquesdata```

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：430080
    • 提供者：weixin_42116705

  1. 热情好客的商务价格预测：将要分析数据集，其中包括前往纽约的各个全球地点的客户评论。 根据价格，评论，位置，主人，便利设施-源码

  2. 热情好客的业务价格预测。 本文的主要目的是为客户提供在最佳位置以可承受的价格轻松访问房屋或房间的方法，而不是使用Airbnb的客户支付偏心的价格。 不仅客户在寻求住宿，而且还为那些倾向于在昼夜节律的基础结构上出租房屋的人提供服务。 本文将使他们了解自己房屋的价值，而不是自己定价，而不用担心顾客的评论和使顾客付出高昂的代价。 几年前，网络化的酒店业务甚至没有被认为是商业业务感兴趣的话题。 现在，Airbnb被认为是最大的酒店服务提供商，2017年的利润率为26亿美元。随着Airbnb产生成果，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134054

  1. 简单线性回归中的加拿大房屋价格预测：使用BoxCox变换对要素进行简单线性回归中的加拿大房屋价格预测-源码

  2. 简单线性回归中的加拿大房屋价格预测：使用BoxCox变换对要素进行简单线性回归中的加拿大房屋价格预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_42165973

  1. HousePricing：HousePricing旨在提供房价的可视化预测，帮助用户更好的评估房屋和预测未来的价格（dev）-源码

  2. 房屋定价 HousePricing提前提供房价的可视化预测，帮助用户更好的评估物业和预测未来的价格 第一版已上线，点击请访问，因为挂在免费的Heroku的服务器中，第一次加载可能会很慢，请耐心等待 如果觉得好，请给项目点颗星来支持吧～～ 有什么好的建议，请在issue中提出，欢迎贡献者！ 1.面向用户（买房者，卖房者） 对于买家，在主页面通过各种选择选出符合条件的房屋，进入各个房屋的详细页面，应用通过各种可视化手段让用户从交通，教育，工作，交通，生活等方面对这套房子进行评估。 未来工作： 加入房

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42097450

  1. 波士顿房屋价格预测：波士顿房屋价格预测-源码

  2. 波士顿房屋价格预测 名称 日期 BM Shahrier Majumder 2019年3月16日 资源资源 Python脚本boston_houseing.py用于分析 结果图保存在plots文件夹中 用于在任何操作系统中运行脚本的Dockerfile RUNME.md用于指导运行python脚本 研究问题 预测波士顿房价的最佳模型是什么？ 抽象 机会：数据来自真实的生存 挑战：收集了1078个数据，仅506个条目和14个功能 行动：将利用统计分析和机器学习模型来获得答案 解决方法：我将找到最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：891904
    • 提供者：weixin_42130862
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